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Accelerating computational modeling and design of high-entropy alloys

瓶颈 计算机科学 元启发式 计算复杂性理论 计算科学 模式(遗传算法) 布谷鸟搜索 熵(时间箭头) 算法 统计物理学 理论计算机科学 物理 粒子群优化 热力学 机器学习 嵌入式系统
作者
Rahul Singh,Aayush Sharma,Prashant Singh,Ganesh Balasubramanian,D. D. Johnson
出处
期刊:Nature Computational Science [Nature Portfolio]
卷期号:1 (1): 54-61 被引量:21
标识
DOI:10.1038/s43588-020-00006-7
摘要

With huge design spaces for unique chemical and mechanical properties, we remove a roadblock to computational design of {high-entropy alloys} using a metaheuristic hybrid Cuckoo Search (CS) for "on-the-fly" construction of Super-Cell Random APproximates (SCRAPs) having targeted atomic site and pair probabilities on arbitrary crystal lattices. Our hybrid-CS schema overcomes large, discrete combinatorial optimization by ultrafast global solutions that scale linearly in system size and strongly in parallel, e.g. a 4-element, 128-atom model [a $10^{73+}$ space] is found in seconds -- a reduction of 13,000+ over current strategies. With model-generation eliminated as a bottleneck, computational alloy design can be performed that is currently impossible or impractical. We showcase the method for real alloys with varying short-range order. Being problem-agnostic, our hybrid-CS schema offers numerous applications in diverse fields.
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